如何用pandas统计一个逐小时时间序列中所有13点的数据

您好，根据您的要求，可以使用pandas中的datetime和boolean indexing来统计一个逐小时时间序列中所有13点的数据。具体代码如下：

import pandas as pd

# 创建时间序列数据
date_rng = pd.date_range(start='2021-01-01', end='2021-01-02', freq='H')
df = pd.DataFrame(date_rng, columns=['date'])
df['data'] = np.random.randint(0, 100, size=(len(date_rng)))

# 使用boolean indexing筛选13点的数据
df[df['date'].dt.hour == 13]

这样就可以筛选出所有13点的数据了。希望对您有所帮助。

相关问题

python提取excel中时间序列对应的数据。每天分为4个小时

您可以使用 Python 中的 pandas 和 xlrd 库来提取时间序列对应的数据。具体步骤如下：

1. 首先，使用 xlrd 库读取 Excel 文件并将其转换为 pandas 的 DataFrame 格式。例如：

   import xlrd
   import pandas as pd
   
   # 读取 Excel 文件
   workbook = xlrd.open_workbook('your_excel_file.xlsx')
   sheet = workbook.sheet_by_index(0)  # 假设数据在第一个 sheet 中
   
   # 将数据转换为 DataFrame 格式
   df = pd.DataFrame([sheet.row_values(i) for i in range(1, sheet.nrows)], columns=sheet.row_values(0))

2. 接下来，将 Excel 中的时间序列转换为 pandas 中的 datetime 格式。假设 Excel 中的时间序列位于 DataFrame 的 'time' 列中，可以使用如下代码：

   df['time'] = pd.to_datetime(df['time'], format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')

3. 然后，可以使用 pandas 中的 resample() 方法将数据按照时间序列统计。假设每天分为 4 个小时，可以使用如下代码：

   df.set_index('time', inplace=True)  # 将时间列设置为 DataFrame 的索引
   
   # 按照每 4 小时进行统计
   df = df.resample('4H').mean()  # 可以根据需要使用其他的聚合函数，例如 sum()、max() 等等

经过上述处理，df 中的数据将以每 4 小时为间隔进行统计，每天分为 6 个时间段。您可以进一步根据需要对数据进行处理、分析和可视化。

pandas如何对每个时间段的数据做统计

如果要对每个时间段的数据做统计，可以使用 pandas 中的时间序列功能。首先，需要将数据的时间列转换成 pandas 中的时间序列类型，可以使用 `pd.to_datetime()` 函数。然后，可以使用 `groupby()` 函数将数据按照时间段分组，再使用聚合函数（如 `mean()`、`sum()`、`count()` 等）对每个时间段的数据进行统计。

例如，假设有一份包含日期和销售量的数据集，可以按照每个月份统计销售量的总和：

import pandas as pd

# 读取数据集
df = pd.read_csv('sales.csv')

# 将日期列转换成时间序列类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

# 按照月份分组，并统计销售量的总和
monthly_sales = df.groupby(pd.Grouper(key='date', freq='M'))['sales'].sum()

print(monthly_sales)

输出结果类似如下：

date
2019-01-31    1000
2019-02-28    1500
2019-03-31    2000
2019-04-30    1800
Freq: M, Name: sales, dtype: int64

这样就可以得到每个月份的销售量总和了。除了统计总和，还可以使用其他聚合函数进行统计，如 `mean()`、`max()`、`min()` 等。